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Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

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  1. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/2. PCA aplicado no Dataset Iris.mp4 167MB
  2. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/7. Frequência de Palavras.mp4 149MB
  3. 7. Estatística/7. Frequência Relativa.mp4 144MB
  4. 14. Visão Computacional YOLO/3. Utilização do YOLO.mp4 143MB
  5. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/9. Treinando o Agente.mp4 142MB
  6. 5. Visualização de Dados/19. catplot, count e heatmap de correlações.mp4 133MB
  7. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/8. Investigando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.mp4 125MB
  8. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/27. Curva ROC e AUC.mp4 125MB
  9. 6. Time Series/10. DataFrame e time series.mp4 118MB
  10. 4. Pandas/19. iterrows - Iterando Linha por LInha.mp4 115MB
  11. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/4. Remoção de palavras comuns.mp4 112MB
  12. 7. Estatística/10. Medidas de Dispersão - Prática.mp4 111MB
  13. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/10. Balanceando dados com resampling.mp4 107MB
  14. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/4. Recriando cenário da figura.mp4 102MB
  15. 14. Visão Computacional YOLO/2. Explicação do YOLO.mp4 99MB
  16. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/7. Visualização Iterativa.mp4 99MB
  17. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/6. Extraindo Títulos - Engenharia de Recursos.mp4 98MB
  18. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/10. Avaliando a performance do Agente.mp4 98MB
  19. 4. Pandas/18. Engenharia de Recursos.mp4 96MB
  20. 5. Visualização de Dados/11. catplot do tipo point.mp4 96MB
  21. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/12. Treinando e avaliando modelo.mp4 95MB
  22. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/10. Sobrevivência da família vinculada.mp4 91MB
  23. 7. Estatística/16. Coeficiente de Variação.mp4 87MB
  24. 4. Pandas/3. Describe - Resumo Estatístico.mp4 87MB
  25. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/23. Treinando vários modelos de uma vez.mp4 87MB
  26. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/3. Kaggle.mp4 84MB
  27. 2. Python/10. Expressões Lambda.mp4 84MB
  28. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/4. Segregando dados.mp4 82MB
  29. 6. Time Series/4. String para Data Hora (Strptime).mp4 82MB
  30. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/2. Leitura e Concatenação de dados.mp4 81MB
  31. 2. Python/2. Variáveis.mp4 81MB
  32. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/8. Q-Learning e Tabela-Q.mp4 80MB
  33. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/29. GridSearch e Hyper Parâmetros.mp4 79MB
  34. 5. Visualização de Dados/9. FaceGrid com hist e barplot.mp4 79MB
  35. 7. Estatística/34. Teste de Hipóteses Proporções.mp4 78MB
  36. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/14. Sobrevivência das Famílias.mp4 77MB
  37. 4. Pandas/17. Expressões Regulares.mp4 77MB
  38. 5. Visualização de Dados/12. FacetGrid com pointplot.mp4 76MB
  39. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/5. Analisando Clusters.mp4 75MB
  40. 4. Pandas/2. Comandos Básicos (head, tail, read_csv, info, describe (numérico e 'O')).mp4 73MB
  41. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/11. TamanhoGrupo de mesmo sobrenome.mp4 70MB
  42. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/5. Remoção de variações de palavras.mp4 70MB
  43. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/9. Implementando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.mp4 70MB
  44. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/3. Remoção de pontuação e caracteres especiais.mp4 70MB
  45. 7. Estatística/11. Variância e Desvio Padrão.mp4 68MB
  46. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/8. Nuvem de Palavras.mp4 68MB
  47. 6. Time Series/8. DatetimeIndex para String e configurações de idioma.mp4 65MB
  48. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/9. Visualização de Dados.mp4 65MB
  49. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/13. Sobrevivência Grupo.mp4 65MB
  50. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/28. Alterando probabilidades com threshold.mp4 64MB
  51. 7. Estatística/5. Histograma I.mp4 64MB
  52. 7. Estatística/6. Histograma II.mp4 64MB
  53. 2. Python/3. Operadores Lógicos, Aritméticos e de Comparação.mp4 63MB
  54. 1. Introdução/5. Instalação do Jupyter Notebook.mp4 63MB
  55. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/33. Importância de Recursos (Feature Importance).mp4 62MB
  56. 7. Estatística/14. Tabela-Z.mp4 62MB
  57. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/34. Predição do test.mp4 60MB
  58. 10. Modelos Preditivos/2. Tipos de Machine Learning.mp4 60MB
  59. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/3. Explicação inicial do projeto.mp4 60MB
  60. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/2. Instalação das bibliotecas e leitura inicial dos dados.mp4 60MB
  61. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/24. Validação Cruzada (Cross-validation).mp4 60MB
  62. 4. Pandas/8. loc.mp4 60MB
  63. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/15. Expectativa de Vida.mp4 60MB
  64. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/6. Sem Aprendizagem Reinforçada.mp4 59MB
  65. 5. Visualização de Dados/2. Preparando Dados Para Visualização.mp4 59MB
  66. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/26. Métricas - Acuracidade Precisão Revocação e F1-Score.mp4 59MB
  67. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/7. Descrição dos dados.mp4 59MB
  68. 6. Time Series/7. Períodos de Tempo.mp4 58MB
  69. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/5. PCA por percentual de integridade.mp4 58MB
  70. 5. Visualização de Dados/20. Dados Artificiais.mp4 56MB
  71. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/3. PCA aplicado no Dataset Digits.mp4 56MB
  72. 6. Time Series/9. Gráfico de Datas e Valores.mp4 56MB
  73. 8. Estatística Regressão Linear/15. Regressão Linear Sklearn.mp4 55MB
  74. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/32. Ensembling Impulsionamento (Boosting).mp4 54MB
  75. 4. Pandas/11. Crosstab.mp4 54MB
  76. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/4. Corrigindo dados nulos.mp4 53MB
  77. 7. Estatística/31. Teorema do Limite Central Peso e Altura.mp4 53MB
  78. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/5. Correlações.mp4 53MB
  79. 7. Estatística/21. Paradoxo de Simpson.mp4 52MB
  80. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/2. Leitura e plot dos dados no gráfico.mp4 52MB
  81. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/3. Método Elbow (Cotovelo).mp4 51MB
  82. 7. Estatística/26. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Cartas de Uno).mp4 51MB
  83. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/11. Definindo traintest e Xy.mp4 50MB
  84. 7. Estatística/18. Coeficiente de Correlação.mp4 49MB
  85. 4. Pandas/16. Variáveis Dummy e Concatenação de Dados.mp4 49MB
  86. 7. Estatística/8. Média, Mediana e Moda.mp4 49MB
  87. 7. Estatística/22. Probabilidade Conceitos Gerais.mp4 49MB
  88. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/5. Preparação inicial dos dados.mp4 48MB
  89. 10. Modelos Preditivos/6. K-Means Clustering.mp4 47MB
  90. 5. Visualização de Dados/5. pie e countplot.mp4 47MB
  91. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/19. Familiares e Sozinho - Engenharia de Recursos.mp4 47MB
  92. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/4. Redução de Dimensões com TSNE.mp4 47MB
  93. 8. Estatística Regressão Linear/14. Regressão Linear StatsModel.mp4 47MB
  94. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/30. Ensembling Classificação de Votos (Voting Classifier).mp4 46MB
  95. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/25. Matriz de Confusão.mp4 45MB
  96. 7. Estatística/24. Eventos Independentes x Mutuamente Exclusivos.mp4 45MB
  97. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/3. Tradução e mapeamento de colunas.mp4 44MB
  98. 7. Estatística/29. Teorema do Limite Central Aplicando os Conceitos.mp4 44MB
  99. 7. Estatística/33. Teste de Hipóteses Tribunal.mp4 43MB
  100. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/8. Dados agrupados.mp4 43MB
  101. 5. Visualização de Dados/3. Subplots - 1ª Forma.mp4 42MB
  102. 4. Pandas/13. NaN (dropna, fillna, isnull, np.isnan).mp4 42MB
  103. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/16. Variáveis Dummy.mp4 42MB
  104. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/6. Tipos de dados.mp4 42MB
  105. 4. Pandas/7. iloc.mp4 41MB
  106. 7. Estatística/17. Covariância.mp4 41MB
  107. 2. Python/8. Dicionários.mp4 40MB
  108. 2. Python/7. Loops (while e for).mp4 40MB
  109. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/11. Divisão e preparação de dados para treino.mp4 39MB
  110. 4. Pandas/10. groupby (Agrupar Por).mp4 39MB
  111. 5. Visualização de Dados/21. Fontes.mp4 38MB
  112. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/17. Preenchendo Idade e Tarifa.mp4 38MB
  113. 5. Visualização de Dados/4. Subplots - 2ª Forma.mp4 38MB
  114. 8. Estatística Regressão Linear/13. RMSE e Regra Empírica.mp4 38MB
  115. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/18. Criando Faixas de Idade.mp4 38MB
  116. 2. Python/5. Listas, Tuplas e Sets.mp4 38MB
  117. 4. Pandas/4. Renomear colunas.mp4 38MB
  118. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/12. Treinando e avaliando a performance do modelo.mp4 38MB
  119. 5. Visualização de Dados/16. pairplot.mp4 37MB
  120. 1. Introdução/7. NÃO PULE ESSA AULA - Download dos Recursos de Todas as Aulas.mp4 37MB
  121. 7. Estatística/23. Probabilidade Exercícios.mp4 37MB
  122. 7. Estatística/4. Técnicas de Amostragens.mp4 36MB
  123. 4. Pandas/15. Apply e Lambda.mp4 35MB
  124. 4. Pandas/9. map e replace (Mapear e Substituir).mp4 35MB
  125. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/10. Criando variáveis dummies.mp4 34MB
  126. 7. Estatística/32. Intervalo de Confiança.mp4 33MB
  127. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/21. Definindo X e y.mp4 33MB
  128. 6. Time Series/3. timedelta - Diferença de Tempo.mp4 33MB
  129. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/31. Ensembling Ensacamento (Bagging).mp4 33MB
  130. 1. Introdução/6. Jupyter notebook - Teclas Atalho.mp4 33MB
  131. 2. Python/6. Condicionais (if e else).mp4 33MB
  132. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/13. Submetendo para competição.mp4 32MB
  133. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/22. Divisão de train e test.mp4 31MB
  134. 7. Estatística/12. Regra Empírica 68-95-99.7.mp4 30MB
  135. 5. Visualização de Dados/18. kdeplot.mp4 30MB
  136. 4. Pandas/14. Deletando Coluna ou Linha.mp4 29MB
  137. 3. Numpy/3. Numpy Array Operações Inteligentes.mp4 29MB
  138. 8. Estatística Regressão Linear/2. Criando um DataFrame de Faturamento Mensal.mp4 28MB
  139. 8. Estatística Regressão Linear/5. Aplicando a Fórmula.mp4 28MB
  140. 4. Pandas/5. Selecionar Colunas Específicas.mp4 28MB
  141. 10. Modelos Preditivos/7. Decision Tree.mp4 27MB
  142. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/13. Preenchendo dados nulos.mp4 27MB
  143. 7. Estatística/27. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Moeda Viciada).mp4 27MB
  144. 2. Python/9. Compreensão de Listas.mp4 27MB
  145. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/14. Gerando CSV idade_completa.mp4 26MB
  146. 8. Estatística Regressão Linear/10. R-Quadrado Resíduos x Médias.mp4 26MB
  147. 8. Estatística Regressão Linear/4. Identificando Elementos da Fórmula da Regressão Linear.mp4 26MB
  148. 7. Estatística/25. Probabilidade Probabilidade de Árvore.mp4 26MB
  149. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/20. Preparando train e test.mp4 26MB
  150. 7. Estatística/19. Correlação x Causalidade.mp4 26MB
  151. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/9. Método join.mp4 26MB
  152. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/35. Submetendo predições para o Kaggle.mp4 25MB
  153. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/7. Averiguando informações e removendo colunas.mp4 25MB
  154. 7. Estatística/13. Valor-Z.mp4 24MB
  155. 6. Time Series/2. datetime now.mp4 24MB
  156. 1. Introdução/3. Big data.mp4 23MB
  157. 3. Numpy/2. Numpy Array.mp4 23MB
  158. 2. Python/4. Métodos.mp4 23MB
  159. 7. Estatística/20. Correlações Espúrias.mp4 22MB
  160. 4. Pandas/6. Funções Matemáticas.mp4 22MB
  161. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/5. Tabela P da recompensa.mp4 21MB
  162. 1. Introdução/1. Demanda.mp4 21MB
  163. 8. Estatística Regressão Linear/8. R-Quadrado Soma Quadrática dos Resíduos.mp4 20MB
  164. 3. Numpy/4. Numpy Array Slicing e Indexing.mp4 19MB
  165. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/6. Quantidade de Palavras - Engenharia de Recursos.mp4 19MB
  166. 3. Numpy/7. Números Aleatórios.mp4 19MB
  167. 6. Time Series/5. String para data.mp4 18MB
  168. 7. Estatística/9. Medidas de Dispersão - Teoria.mp4 18MB
  169. 7. Estatística/3. Tipos de Dados e Níveis de Mensuração.mp4 18MB
  170. 7. Estatística/28. Teorema do Limite Central Explicação.mp4 18MB
  171. 4. Pandas/12. Ordenando Dados.mp4 17MB
  172. 8. Estatística Regressão Linear/3. Criando Gráfico de Dispersão (Scatterplot).mp4 17MB
  173. 7. Estatística/30. Teorema do Limite Central Comprovando o TLC.mp4 17MB
  174. 5. Visualização de Dados/14. relplot.mp4 16MB
  175. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/12. Corrigindo TamanhoGrupo para HomemAdulto.mp4 16MB
  176. 5. Visualização de Dados/10. FacetGrid com distplot.mp4 16MB
  177. 6. Time Series/6. String para tempo.mp4 15MB
  178. 10. Modelos Preditivos/3. Linear Regression.mp4 15MB
  179. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/4. Introdução ao desafio.mp4 15MB
  180. 1. Introdução/7.1 Recursos.zip 15MB
  181. 5. Visualização de Dados/7. boxplot.mp4 14MB
  182. 3. Numpy/5. Numpy Array Múltiplas Dimensões.mp4 14MB
  183. 7. Estatística/2. Amostra e População.mp4 13MB
  184. 8. Estatística Regressão Linear/9. R-Quadrado Soma Quadrática Total.mp4 13MB
  185. 8. Estatística Regressão Linear/6. Criando Listas de Predições.mp4 13MB
  186. 5. Visualização de Dados/17. jointplots.mp4 13MB
  187. 3. Numpy/6. Numpy Array Boolean.mp4 13MB
  188. 5. Visualização de Dados/15. scatterplot.mp4 12MB
  189. 1. Introdução/2. Diagrama Venn da Ciência de Dados.mp4 11MB
  190. 10. Modelos Preditivos/5. KNN.mp4 11MB
  191. 1. Introdução/4. Como fazer esse curso.mp4 11MB
  192. 8. Estatística Regressão Linear/7. Visualizando Regressão Linear.mp4 11MB
  193. 10. Modelos Preditivos/10. Adaboost.mp4 11MB
  194. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/2. Introdução ao módulo.mp4 11MB
  195. 8. Estatística Regressão Linear/12. Calculando RMSE.mp4 10MB
  196. 10. Modelos Preditivos/4. Logistic Regression.mp4 10MB
  197. 5. Visualização de Dados/13. Heatmap de Dados Ausentes.mp4 10MB
  198. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/2. Introdução ao módulo.mp4 8MB
  199. 5. Visualização de Dados/6. countplot e hue.mp4 8MB
  200. 7. Estatística/15. Encontrar X.mp4 7MB
  201. 10. Modelos Preditivos/9. SVM.mp4 7MB
  202. 5. Visualização de Dados/8. violinplot.mp4 7MB
  203. 8. Estatística Regressão Linear/11. R-Quadrado Aplicando a Fórmula Completa.mp4 5MB
  204. 7. Estatística/1.1 07 - Estatistica.zip 4MB
  205. 10. Modelos Preditivos/8. Random Forest.mp4 4MB
  206. 10. Modelos Preditivos/11. SGD.mp4 3MB
  207. 14. Visão Computacional YOLO/1.1 14 - Visao Computacional - YOLO.zip 3MB
  208. 10. Modelos Preditivos/12. Gradient Boost.mp4 2MB
  209. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/1.1 15 - Processamento de Linguagem Natural - PLN.zip 2MB
  210. 5. Visualização de Dados/1.1 05 - Visualizacao de Dados.zip 1MB
  211. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/1.1 13 - Reducao de Dimensoes - Dimensionality Reduction.zip 985KB
  212. 10. Modelos Preditivos/1.1 10 - Modelos Preditivos.zip 884KB
  213. 7. Estatística/14.1 Tabela Z.jpg 664KB
  214. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/1.1 16 - Aprendizagem Reinforcada - Taxi Auto-Dirigivel.zip 485KB
  215. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/1.1 11 - Classificacao - Tecnicas Avancadas de ML.zip 439KB
  216. 7. Estatística/10.1 weight-height.csv 418KB
  217. 8. Estatística Regressão Linear/1.1 08 - Estatistica - Regressao Linear.zip 172KB
  218. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/1.1 09 - Projeto - Regressao Linear - Predicao da Idade.zip 164KB
  219. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/1.1 12 - Aprendizagem Nao-Supervisionada - Clustering.zip 124KB
  220. 4. Pandas/1.1 04 - Pandas.zip 60KB
  221. 6. Time Series/1.1 06 - Time Series.zip 57KB
  222. 2. Python/1.1 02 - Python.zip 23KB
  223. 7. Estatística/7. Frequência Relativa.srt 18KB
  224. 7. Estatística/16. Coeficiente de Variação.srt 18KB
  225. 14. Visão Computacional YOLO/3. Utilização do YOLO.srt 15KB
  226. 7. Estatística/10. Medidas de Dispersão - Prática.srt 15KB
  227. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/2. PCA aplicado no Dataset Iris.srt 14KB
  228. 4. Pandas/17. Expressões Regulares.srt 14KB
  229. 7. Estatística/34. Teste de Hipóteses Proporções.srt 14KB
  230. 3. Numpy/1.1 03 - Numpy.zip 13KB
  231. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/9. Treinando o Agente.srt 13KB
  232. 7. Estatística/11. Variância e Desvio Padrão.srt 13KB
  233. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/7. Frequência de Palavras.srt 13KB
  234. 2. Python/7. Loops (while e for).srt 12KB
  235. 1. Introdução/6. Jupyter notebook - Teclas Atalho.srt 11KB
  236. 7. Estatística/5. Histograma I.srt 11KB
  237. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/10. Balanceando dados com resampling.srt 11KB
  238. 7. Estatística/19. Correlação x Causalidade.srt 11KB
  239. 2. Python/5. Listas, Tuplas e Sets.srt 11KB
  240. 7. Estatística/18. Coeficiente de Correlação.srt 11KB
  241. 5. Visualização de Dados/3. Subplots - 1ª Forma.srt 11KB
  242. 5. Visualização de Dados/5. pie e countplot.srt 10KB
  243. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/4. Recriando cenário da figura.srt 10KB
  244. 4. Pandas/19. iterrows - Iterando Linha por LInha.srt 10KB
  245. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/8. Investigando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.srt 10KB
  246. 2. Python/2. Variáveis.srt 10KB
  247. 4. Pandas/16. Variáveis Dummy e Concatenação de Dados.srt 10KB
  248. 4. Pandas/8. loc.srt 10KB
  249. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/4. Remoção de palavras comuns.srt 10KB
  250. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/27. Curva ROC e AUC.srt 10KB
  251. 7. Estatística/6. Histograma II.srt 10KB
  252. 8. Estatística Regressão Linear/15. Regressão Linear Sklearn.srt 10KB
  253. 7. Estatística/29. Teorema do Limite Central Aplicando os Conceitos.srt 10KB
  254. 8. Estatística Regressão Linear/14. Regressão Linear StatsModel.srt 9KB
  255. 7. Estatística/22. Probabilidade Conceitos Gerais.srt 9KB
  256. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/3. Kaggle.srt 9KB
  257. 10. Modelos Preditivos/6. K-Means Clustering.srt 9KB
  258. 7. Estatística/26. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Cartas de Uno).srt 9KB
  259. 7. Estatística/14. Tabela-Z.srt 9KB
  260. 5. Visualização de Dados/19. catplot, count e heatmap de correlações.srt 9KB
  261. 6. Time Series/10. DataFrame e time series.srt 9KB
  262. 7. Estatística/17. Covariância.srt 9KB
  263. 5. Visualização de Dados/9. FaceGrid com hist e barplot.srt 9KB
  264. 4. Pandas/15. Apply e Lambda.srt 9KB
  265. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/6. Extraindo Títulos - Engenharia de Recursos.srt 9KB
  266. 2. Python/10. Expressões Lambda.srt 9KB
  267. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/2. Leitura e Concatenação de dados.srt 8KB
  268. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/10. Avaliando a performance do Agente.srt 8KB
  269. 7. Estatística/12. Regra Empírica 68-95-99.7.srt 8KB
  270. 7. Estatística/4. Técnicas de Amostragens.srt 8KB
  271. 4. Pandas/18. Engenharia de Recursos.srt 8KB
  272. 7. Estatística/33. Teste de Hipóteses Tribunal.srt 8KB
  273. 14. Visão Computacional YOLO/2. Explicação do YOLO.srt 8KB
  274. 7. Estatística/23. Probabilidade Exercícios.srt 8KB
  275. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/7. Visualização Iterativa.srt 8KB
  276. 10. Modelos Preditivos/2. Tipos de Machine Learning.srt 8KB
  277. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/23. Treinando vários modelos de uma vez.srt 8KB
  278. 7. Estatística/32. Intervalo de Confiança.srt 8KB
  279. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/12. Treinando e avaliando modelo.srt 8KB
  280. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/8. Q-Learning e Tabela-Q.srt 8KB
  281. 4. Pandas/13. NaN (dropna, fillna, isnull, np.isnan).srt 8KB
  282. 5. Visualização de Dados/2. Preparando Dados Para Visualização.srt 8KB
  283. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/10. Sobrevivência da família vinculada.srt 8KB
  284. 5. Visualização de Dados/4. Subplots - 2ª Forma.srt 8KB
  285. 4. Pandas/9. map e replace (Mapear e Substituir).srt 7KB
  286. 6. Time Series/4. String para Data Hora (Strptime).srt 7KB
  287. 2. Python/6. Condicionais (if e else).srt 7KB
  288. 1. Introdução/5. Instalação do Jupyter Notebook.srt 7KB
  289. 2. Python/9. Compreensão de Listas.srt 7KB
  290. 2. Python/4. Métodos.srt 7KB
  291. 4. Pandas/2. Comandos Básicos (head, tail, read_csv, info, describe (numérico e 'O')).srt 7KB
  292. 4. Pandas/10. groupby (Agrupar Por).srt 7KB
  293. 7. Estatística/31. Teorema do Limite Central Peso e Altura.srt 7KB
  294. 8. Estatística Regressão Linear/5. Aplicando a Fórmula.srt 7KB
  295. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/29. GridSearch e Hyper Parâmetros.srt 7KB
  296. 3. Numpy/3. Numpy Array Operações Inteligentes.srt 7KB
  297. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/24. Validação Cruzada (Cross-validation).srt 7KB
  298. 5. Visualização de Dados/20. Dados Artificiais.srt 7KB
  299. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/26. Métricas - Acuracidade Precisão Revocação e F1-Score.srt 6KB
  300. 8. Estatística Regressão Linear/13. RMSE e Regra Empírica.srt 6KB
  301. 7. Estatística/8. Média, Mediana e Moda.srt 6KB
  302. 4. Pandas/4. Renomear colunas.srt 6KB
  303. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/6. Sem Aprendizagem Reinforçada.srt 6KB
  304. 4. Pandas/3. Describe - Resumo Estatístico.srt 6KB
  305. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/4. Segregando dados.srt 6KB
  306. 8. Estatística Regressão Linear/10. R-Quadrado Resíduos x Médias.srt 6KB
  307. 8. Estatística Regressão Linear/2. Criando um DataFrame de Faturamento Mensal.srt 6KB
  308. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/5. Remoção de variações de palavras.srt 6KB
  309. 6. Time Series/8. DatetimeIndex para String e configurações de idioma.srt 6KB
  310. 5. Visualização de Dados/16. pairplot.srt 6KB
  311. 3. Numpy/2. Numpy Array.srt 6KB
  312. 7. Estatística/25. Probabilidade Probabilidade de Árvore.srt 6KB
  313. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/3. Remoção de pontuação e caracteres especiais.srt 6KB
  314. 2. Python/3. Operadores Lógicos, Aritméticos e de Comparação.srt 6KB
  315. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/3. Explicação inicial do projeto.srt 6KB
  316. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/5. PCA por percentual de integridade.srt 6KB
  317. 7. Estatística/21. Paradoxo de Simpson.srt 6KB
  318. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/8. Nuvem de Palavras.srt 6KB
  319. 4. Pandas/7. iloc.srt 6KB
  320. 7. Estatística/9. Medidas de Dispersão - Teoria.srt 6KB
  321. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/5. Analisando Clusters.srt 5KB
  322. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/2. Instalação das bibliotecas e leitura inicial dos dados.srt 5KB
  323. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/15. Expectativa de Vida.srt 5KB
  324. 10. Modelos Preditivos/5. KNN.srt 5KB
  325. 6. Time Series/7. Períodos de Tempo.srt 5KB
  326. 7. Estatística/13. Valor-Z.srt 5KB
  327. 1. Introdução/3. Big data.srt 5KB
  328. 5. Visualização de Dados/18. kdeplot.srt 5KB
  329. 3. Numpy/4. Numpy Array Slicing e Indexing.srt 5KB
  330. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/14. Sobrevivência das Famílias.srt 5KB
  331. 1. Introdução/7. NÃO PULE ESSA AULA - Download dos Recursos de Todas as Aulas.srt 5KB
  332. 10. Modelos Preditivos/4. Logistic Regression.srt 5KB
  333. 7. Estatística/27. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Moeda Viciada).srt 5KB
  334. 8. Estatística Regressão Linear/4. Identificando Elementos da Fórmula da Regressão Linear.srt 5KB
  335. 4. Pandas/14. Deletando Coluna ou Linha.srt 5KB
  336. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/33. Importância de Recursos (Feature Importance).srt 5KB
  337. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/11. Definindo traintest e Xy.srt 5KB
  338. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/9. Implementando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.srt 5KB
  339. 7. Estatística/3. Tipos de Dados e Níveis de Mensuração.srt 5KB
  340. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/11. TamanhoGrupo de mesmo sobrenome.srt 5KB
  341. 5. Visualização de Dados/7. boxplot.srt 5KB
  342. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/4. Corrigindo dados nulos.srt 5KB
  343. 5. Visualização de Dados/11. catplot do tipo point.srt 5KB
  344. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/3. Método Elbow (Cotovelo).srt 5KB
  345. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/7. Descrição dos dados.srt 5KB
  346. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/34. Predição do test.srt 5KB
  347. 7. Estatística/24. Eventos Independentes x Mutuamente Exclusivos.srt 4KB
  348. 3. Numpy/7. Números Aleatórios.srt 4KB
  349. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/9. Visualização de Dados.srt 4KB
  350. 4. Pandas/11. Crosstab.srt 4KB
  351. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/13. Sobrevivência Grupo.srt 4KB
  352. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/5. Correlações.srt 4KB
  353. 7. Estatística/30. Teorema do Limite Central Comprovando o TLC.srt 4KB
  354. 6. Time Series/9. Gráfico de Datas e Valores.srt 4KB
  355. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/30. Ensembling Classificação de Votos (Voting Classifier).srt 4KB
  356. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/2. Leitura e plot dos dados no gráfico.srt 4KB
  357. 7. Estatística/2. Amostra e População.srt 4KB
  358. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/28. Alterando probabilidades com threshold.srt 4KB
  359. 1. Introdução/1. Demanda.srt 4KB
  360. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/3. PCA aplicado no Dataset Digits.srt 4KB
  361. 1. Introdução/4. Como fazer esse curso.srt 4KB
  362. 4. Pandas/5. Selecionar Colunas Específicas.srt 4KB
  363. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/19. Familiares e Sozinho - Engenharia de Recursos.srt 4KB
  364. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/5. Preparação inicial dos dados.srt 4KB
  365. 8. Estatística Regressão Linear/3. Criando Gráfico de Dispersão (Scatterplot).srt 4KB
  366. 10. Modelos Preditivos/7. Decision Tree.srt 4KB
  367. 5. Visualização de Dados/17. jointplots.srt 4KB
  368. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/32. Ensembling Impulsionamento (Boosting).srt 4KB
  369. 6. Time Series/3. timedelta - Diferença de Tempo.srt 4KB
  370. 3. Numpy/5. Numpy Array Múltiplas Dimensões.srt 4KB
  371. 5. Visualização de Dados/21. Fontes.srt 4KB
  372. 8. Estatística Regressão Linear/8. R-Quadrado Soma Quadrática dos Resíduos.srt 4KB
  373. 5. Visualização de Dados/12. FacetGrid com pointplot.srt 4KB
  374. 7. Estatística/28. Teorema do Limite Central Explicação.srt 4KB
  375. 2. Python/8. Dicionários.srt 4KB
  376. 4. Pandas/6. Funções Matemáticas.srt 3KB
  377. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/3. Tradução e mapeamento de colunas.srt 3KB
  378. 5. Visualização de Dados/10. FacetGrid com distplot.srt 3KB
  379. 1. Introdução/2. Diagrama Venn da Ciência de Dados.srt 3KB
  380. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/25. Matriz de Confusão.srt 3KB
  381. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/8. Dados agrupados.srt 3KB
  382. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/18. Criando Faixas de Idade.srt 3KB
  383. 5. Visualização de Dados/14. relplot.srt 3KB
  384. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/11. Divisão e preparação de dados para treino.srt 3KB
  385. 3. Numpy/6. Numpy Array Boolean.srt 3KB
  386. 10. Modelos Preditivos/9. SVM.srt 3KB
  387. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/4. Redução de Dimensões com TSNE.srt 3KB
  388. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/12. Treinando e avaliando a performance do modelo.srt 3KB
  389. 6. Time Series/2. datetime now.srt 3KB
  390. 4. Pandas/12. Ordenando Dados.srt 3KB
  391. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/6. Tipos de dados.srt 3KB
  392. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/10. Criando variáveis dummies.srt 3KB
  393. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/16. Variáveis Dummy.srt 3KB
  394. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/21. Definindo X e y.srt 3KB
  395. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/13. Submetendo para competição.srt 3KB
  396. 8. Estatística Regressão Linear/7. Visualizando Regressão Linear.srt 3KB
  397. 8. Estatística Regressão Linear/6. Criando Listas de Predições.srt 3KB
  398. 5. Visualização de Dados/6. countplot e hue.srt 3KB
  399. 5. Visualização de Dados/15. scatterplot.srt 3KB
  400. 8. Estatística Regressão Linear/12. Calculando RMSE.srt 2KB
  401. 10. Modelos Preditivos/3. Linear Regression.srt 2KB
  402. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/31. Ensembling Ensacamento (Bagging).srt 2KB
  403. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/17. Preenchendo Idade e Tarifa.srt 2KB
  404. 10. Modelos Preditivos/10. Adaboost.srt 2KB
  405. 8. Estatística Regressão Linear/9. R-Quadrado Soma Quadrática Total.srt 2KB
  406. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/13. Preenchendo dados nulos.srt 2KB
  407. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/35. Submetendo predições para o Kaggle.srt 2KB
  408. 5. Visualização de Dados/13. Heatmap de Dados Ausentes.srt 2KB
  409. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/22. Divisão de train e test.srt 2KB
  410. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/14. Gerando CSV idade_completa.srt 2KB
  411. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/5. Tabela P da recompensa.srt 2KB
  412. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/20. Preparando train e test.srt 2KB
  413. 7. Estatística/20. Correlações Espúrias.srt 2KB
  414. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/9. Método join.srt 2KB
  415. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/7. Averiguando informações e removendo colunas.srt 2KB
  416. 6. Time Series/5. String para data.srt 2KB
  417. 10. Modelos Preditivos/8. Random Forest.srt 2KB
  418. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/6. Quantidade de Palavras - Engenharia de Recursos.srt 2KB
  419. 7. Estatística/15. Encontrar X.srt 2KB
  420. 5. Visualização de Dados/8. violinplot.srt 1KB
  421. 10. Modelos Preditivos/11. SGD.srt 1KB
  422. 10. Modelos Preditivos/12. Gradient Boost.srt 1KB
  423. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/4. Introdução ao desafio.srt 1KB
  424. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/12. Corrigindo TamanhoGrupo para HomemAdulto.srt 1KB
  425. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/2. Introdução ao módulo.srt 1KB
  426. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/2. Introdução ao módulo.srt 1KB
  427. 6. Time Series/6. String para tempo.srt 1KB
  428. 8. Estatística Regressão Linear/11. R-Quadrado Aplicando a Fórmula Completa.srt 963B
  429. 17. Bônus/1. Ofertas para meus outros cursos.html 737B
  430. 15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/1. Recursos do Módulo.html 116B
  431. 7. Estatística/20.1 Spurious Correlations.html 109B
  432. 13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/1. Recursos do Módulo.html 101B
  433. 9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/1. Recursos do Módulo.html 99B
  434. 11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/1. Recursos do Módulo.html 99B
  435. 16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/1. Recursos do Módulo.html 98B
  436. 12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/1. Recursos do Módulo.html 96B
  437. 8. Estatística Regressão Linear/1. Recursos do Módulo.html 87B
  438. 14. Visão Computacional YOLO/1. Recursos do Módulo.html 82B
  439. 5. Visualização de Dados/1. Recursos do Módulo.html 74B
  440. 10. Modelos Preditivos/1. Recursos do Módulo.html 69B
  441. 7. Estatística/1. Recursos do Módulo.html 63B
  442. 6. Time Series/1. Recursos do Módulo.html 62B
  443. 2. Python/1. Recursos do Módulo.html 57B
  444. 4. Pandas/1. Recursos do Módulo.html 57B
  445. 3. Numpy/1. Recursos do Módulo.html 56B